API for AI-chat

Et API for AI-chat tar imot samtalemeldinger og returnerer et svar fra en språkmodell. Det gjør det mulig å ha funksjoner for skriving, resonnering, koding og assistanse i din egen app. Hvilke inndatatyper og kontroller som er tilgjengelige, avhenger av den valgte modellen og API-protokollen.

Vurder modellene med promptene, samtalelengdene og resultatene produktet ditt bruker. Sammenlign svarkvalitet, etterlevelse av instruksjoner, hastighet og tokenkostnad. Ta med vanskelige og mislykkede eksempler i evalueringen i stedet for å velge ut fra ett imponerende svar.

Nei. Bruk modelldokumentasjonen til å velge OpenAI-kompatibel Chat Completions, Claude Messages eller Geminis eget format. Meldingsstrukturer, autentiseringsdetaljer og støttede kontroller kan være forskjellige. Tilpass forespørselen til den dokumenterte protokollen i stedet for bare å bytte modellnavn.

Lagre de relevante meldingene i appen din, og send historikken som den valgte protokollen krever. Hold deg innenfor modellens kontekstgrense, og fjern eller oppsummer materiale som ikke lenger hjelper oppgaven. Du kan ikke anta at en ny API-forespørsel automatisk husker tidligere forespørsler.

Sjekk strømmestøtte og forespørselsalternativer for den valgte modellen og endepunktet. Hvis det er tilgjengelig, må klienten din håndtere delvise hendelser, fullføring og feil. Behold en vei uten strømming når arbeidsflyten trenger et fullstendig svar før validering eller videre behandling.

Bruk bare medietyper og meldingsstrukturer som er dokumentert for den modellen. Noen LLM-endepunkter støtter bare tekst, mens andre støtter inndata i flere modaliteter. Sjekk begrensninger på størrelse, format og innhold før du implementerer opplasting, og test hvor godt modellen håndterer de faktiske mediene dine.

Noen modeller har kontroller for strukturerte utdata; andre kan bare styres med prompter. Bekreft hvilken mekanisme som støttes, oppgi et tydelig skjema der det er mulig, og valider dataene som returneres i appen din. Ikke regn en forespørsel om JSON som bevis på at alle svar vil oppfylle skjemaet ditt.

Bare når endepunktet støtter funksjonen og appen din leverer eller aktiverer de nødvendige verktøyene. En modell kan beskrive et verktøykall uten å utføre det. Sjekk den dokumenterte verktøyprotokollen, og hold utførelse, tillatelser og håndtering av resultater eksplisitt i integrasjonen din.

Gi relevant kildemateriale, gjør oppgaven presis og be modellen skille mellom manglende informasjon og kjente fakta. Kontroller viktige resultater mot pålitelige data, og test feiltilfeller som går igjen. Valg av modell og prompting kan forbedre kvaliteten, men genererte svar trenger fortsatt egnet gjennomgang.

Chatpriser skiller vanligvis mellom inndata- og utdata-tokens, og noen modeller har flere nivåer. Les prisene for den valgte modellen og bruksdataene i svaret. Ta med samtalehistorikken i anslaget ditt, siden gjentatt sending av lang kontekst kan øke kostnaden for hver runde.

Sjekk feilen som returneres, og grensene for den valgte modellen. Reduser for stor kontekst, styr antall samtidige forespørsler og bruk et begrenset antall nye forsøk der det passer. Ved et delvis strømmet svar bør du registrere det som ble mottatt, og avgjøre hvordan appen skal gjenopprette i stedet for å duplisere en samtalerunde i det stille.

Åpne modellsiden og API-dokumentasjonen for riktig endepunkt, autentisering, meldingsinnhold og eksempler. Den modellspesifikke llms.txt-ressursen viser også protokollen. Oppbevar nøkler på serveren, og valider resultater før du bruker dem i automatiserte forretningshandlinger.